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82_Chain-of-Thought:推理步骤拆解
在大语言模型(LLM)的发展历程中,推理能力一直是衡量模型智能水平的关键指标。尽管模型规模的扩大带来了知识覆盖和语言理解能力的显著提升,但在解决复杂推理问题时,单纯增加参数数量并不总能带来预期的性能提升。2022年,Jason Wei等人提出了一项革命性技术——Chain-of-Thought提示(CoT),这项技术通过引导模型生成中间推理步骤,显著增强了LLM在多步推理任务上的表现。
51_安全性测试:提示注入与红队
在2025年,大型语言模型(LLM)已成为企业数字化转型的核心驱动力,但随之而来的安全挑战也日益严峻。数据显示,全球每月监测到超过50万次针对大语言模型的越狱攻击,这些攻击利用LLM的"黑箱"特性和自主生成能力,突破了传统安全边界。特斯拉自动驾驶系统因对抗性贴纸导致12%测试场景意外加速、加拿大航空聊天机器人误导票价信息被勒令退款、韩国初创公司因AI数据泄露被罚9.3万美元、谷歌Bard曾因错误信息导致市值缩水1000亿美元等真实案例,都凸显了LLM安全的重要性
43_PaLM与Gemma:谷歌LLM演进
在人工智能发展的浪潮中,谷歌一直扮演着关键的技术引领者角色。从最初的神经机器翻译到如今的通用人工智能,谷歌通过持续的技术创新推动着自然语言处理领域的边界不断拓展。2022年,谷歌推出了革命性的PaLM(Pathways Language Model),这一模型不仅在规模上达到了前所未有的5400亿参数,更重要的是其采用了创新的Pathways训练方法,为大型语言模型的发展开辟了新路径。随后,谷歌又推出了Gemma系列开源模型,将先进的AI技术普惠给更广泛的开发者社区。
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1月前
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C++零拷贝网络编程实战:从理论到生产环境的性能优化之路
🌟 蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人。深耕C++与零拷贝网络编程,从sendfile到DPDK,实战优化服务器性能,毫秒级响应、CPU降60%。分享架构思维,共探代码星辰大海!
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1月前
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